Jutīgā analīze
Prognozējošā analītika apraksta statistikas un modelēšanas izmantošanu, lai noteiktu nākotnes veiktspēju, pamatojoties uz pašreizējiem un vēsturiskajiem datiem. Prognozējošā analītika aplūko datu modeļus, lai noteiktu, vai šie modeļi atkal varētu parādīties, kas uzņēmumiem un ieguldītājiem ļauj pielāgot vietu, kur viņi izmanto savus resursus, lai izmantotu iespējamo nākotnes notikumu priekšrocības.
Taustiņu izņemšana
- Jutīgā analītika ir statistikas un modelēšanas metožu izmantošana, lai noteiktu turpmāko darbību.
- To izmanto kā lēmumu pieņemšanas instrumentu dažādās nozarēs un disciplīnās, piemēram, apdrošināšanā un mārketingā.
- Jutīgo analītiku un mašīnmācību bieži sajauc savā starpā, taču tās ir dažādas disciplīnas.
Izpratne par prognozējošo analīzi
Ir pieejami vairāki prognozējošās analīzes metožu veidi. Piemēram, datu ieguve ietver lielu datu daļu analīzi, lai noteiktu modeļus no tā. Teksta analīze notiek tāpat, izņemot lielus teksta blokus.
Paredzamie modeļi aplūko pagātnes datus, lai noteiktu noteiktu nākotnes iznākumu iespējamību, savukārt aprakstošie modeļi aplūko pagātnes datus, lai noteiktu, kā grupa var reaģēt uz mainīgo kopumu.
Jutīgā analītika ir lēmumu pieņemšanas rīks dažādās nozarēs. Piemēram, apdrošināšanas kompānijas pārbauda polises pieteikuma iesniedzējus, lai noteiktu iespējamību, ka nāksies izmaksāt nākotnes atlīdzību, pamatojoties uz līdzīgu apdrošinājuma ņēmēju pašreizējo riska kopumu, kā arī pagātnes notikumiem, kuru rezultātā izmaksātas izmaksas. Tirgotāji aplūko, kā patērētāji ir reaģējuši uz kopējo ekonomiku, plānojot jaunu kampaņu, un var izmantot izmaiņas demogrāfijā, lai noteiktu, vai pašreizējais produktu klāsts vilina patērētājus veikt pirkumu.
Aktīvie tirgotāji, lemjot par vērtspapīra pirkšanu vai pārdošanu, ņem vērā dažādus rādītājus, pamatojoties uz pagātnes notikumiem. Mainīgo vidējo rādītāju, joslu un pārtraukuma punktu pamatā ir vēsturiski dati, un tos izmanto, lai prognozētu cenu izmaiņas nākotnē.
Paredzamās analītikas nepareizie priekšstati
Izplatīts nepareizs uzskats ir, ka jutīgā analītika un mašīnmācīšanās ir vienas un tās pašas lietas. Jutīgā analītika pamatā ir virkne statistisko paņēmienu (ieskaitot mašīnmācīšanos, jutīgo modelēšanu un datu ieguvi), un tajā tiek izmantota statistika (gan vēsturiskā, gan pašreizējā), lai novērtētu vai prognozētu nākotnes rezultātus. Jutīgā analītika palīdz mums izprast iespējamos notikumus nākotnē, analizējot pagātni. Tā kā mašīnmācība, no otras puses, ir datorzinātņu apakšnozare, kas saskaņā ar Artūra Samuela 1959. gada definīciju ir amerikāņu pionieris datorspēļu un mākslīgā intelekta jomā, kas datoriem dod iespēju mācīties bez tiešas ieprogrammēšanas; . "
Visizplatītākie paredzamie modeļi ietver lēmumu pieņemšanas kokus, regresijas (lineāros un loģistiskos) un neironu tīklus, kas ir dziļas mācīšanās metožu un tehnoloģiju joma.
Jutīgās analīzes piemērs
Prognozēšana ir būtisks ražošanas uzdevums, jo tā nodrošina optimālu resursu izmantošanu piegādes ķēdē. Piegādes ķēdes riteņa kritiskajiem spieķiem neatkarīgi no tā, vai tas ir krājumu pārvaldība vai veikala grīda, darbībai ir vajadzīgas precīzas prognozes. Jutīgo modelēšanu bieži izmanto, lai attīrītu un optimizētu šādām prognozēm izmantoto datu kvalitāti. Lai nodrošinātu precīzāku prognozi, modelēšana nodrošina to, ka sistēma var uzņemt vairāk datu, ieskaitot ar klientiem saistītās operācijas.
Investīciju kontu salīdzināšana Piegādātāja nosaukums Apraksts Reklāmdevēja atklāšana × Piedāvājumi, kas parādās šajā tabulā, ir no partnerībām, no kurām Investtopedia saņem kompensāciju.